МИНИМИЗАЦИЯ ПОТЕРЬ В РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ГЕНЕТИЧЕСКИМИ АЛГОРИТМАМИ
Ключевые слова:
Электрическая сеть, потери в электрических сетях, минимизация потерь, целевая функция, ограничение, штрафная функция, алгоритм решения, генетический алгоритм.Аннотация
В статье приводится математическая формулировка задачи минимизации потерь в распределительных электрических сетях с учетом всех видов режимных и технологических ограничений и генетический алгоритм её решения. Использование генетического алгоритма позволяет эффективно решить ряд проблем связанных с учетом различных видов ограничений при решении рассматриваемой задачи.
Библиографические ссылки
1. Фазылов Х.Ф., Насыров Т.Х. Установивщиеся режимы электроэнергетических систем и их оптимизация. – Т.: Молия, 1999.
2. Гайибов Т.Ш. Методы и алгоритмы оптимизации режимов электроэнергетических систем. Т.: Изд. ТашГТУ, 2014.
3. D. E. Goldberg Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Publishing Company, Ind. USA, 1989.
4. J. Yuryevich, K. P. Wong, Evolutionary Programming Based Optimal Power Flow Algorithm./ IEEE Transaction on power Systems. Vol. 14, No. 4, November 1999.
5. http://qai.narod.ru/Publications/ Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Генетический алгоритм / Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: учебное пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2006.
6. L.L. Lai, J. T. Ma, R. Yokoma, M. Zhao. (1997)Improved genetic algorithms for optimal power flow under both normal and contingent operation states./ Electrical Power & Energy System. Vol. 19, No. 5, p. 287-292.
7. Гайибов Т.Ш. Оптимизация режимов энергосистем генетическими алгоритмами. // Проблемы энерго- и ресурсосбережения. – Ташкент. (2017) – № 1,2. – С. 43-48.
8. Gayibov T.Sh., Pulatov B.M. (2020) Optimization of Short-term Modes of Hydrothermal Power System. E3S Web of Conferences 209, 07014 ENERGY-21. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020907014
9. Gayibov T.Sh., Pulatov B.M. (2021) Taking into account the constraints in power system mode optimization by genetic algorithms. E3S Web of Conferences 264, 04045 CONMECHYDRO – 2021 https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126404045
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
